一、本文介绍本文记录的是基于FCAttention模块的RT-DETR目标检测改进方法研究。FCAttention是图像去雾领域新提出的模块能够有效整合全局和局部信息、合理分配权重的通道注意力机制,使得网络能够更准确地强调有用…
专栏地址:RT-DETR改进专栏—以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点! 一、RT-DETR激活函数 SiLU激活函数 SiLU函数的公式定义为: SiLU(x)=x⋅ Sigmoid(x) 其中 Sigmoid(x)=11+e−x是常见的S型非线性函数。 特性 非线性:SiLU函数能够将线性关系转换为非线性关系,这对于神经网络学习复杂模式至关...
极致轻量化设计:EfficientFormerV2通过精心设计的网络架构和细粒度的联合搜索策略,实现了与MobileNet相当的模型尺寸,极大地减少了模型参数,使得RT-DETR在边缘计算和移动设备上的部署变得更加轻松高效。 性能与效率的完美平衡:在替换RT-DETR的主干网络后,EfficientFormerV2不仅保持了原有的检测精度,还通过其高效的令牌混合器...
RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器。具体而言,我们设计了一个高效的混合编码器,通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征,并提出了IoU感知的查询选择机制,以优化解码器查询的初始化。此外,RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度,而不需要重新训练,这有助于实时目标检测器的实际应...
简介:RT-DETR改进策略【Neck】| 有效且轻量的动态上采样算子:DySample 一、本文介绍 本文记录的是利用DySample上采样对RT-DETR的颈部网络进行改进的方法研究。RT-DETR采用传统的最近邻插值的方法进行上采样可能无法有效地捕捉特征的细节和语义信息,从而影响模型在密集预测任务中的性能。DySample通过动态采样的方式进行上...
简介:RT-DETR改进策略【Neck】| 2023 显式视觉中心EVC 优化特征提取金字塔,对密集预测任务非常有效 一、本文介绍 本文记录的是利用显式视觉中心EVC优化RT-DETR的目标检测网络模型。利用EVC改进颈部网络,通过轻量级MLP和可学习视觉中心机制LVC能够同时捕获全局长程依赖和保留局部角落区域信息,==在结构简单、体积轻便的同时...
RT-DETR 引入了 YOLO 的 RepNCSP 模块,以替代冗余的多尺度自注意力层,通过重新设计轻量化的混合编码器,实现了实时 DETR;而 YOLOv10 借鉴了 DETR 的匹配策略,通过训练额外的一对一检测头,对密集 anchor 预测进行自动筛选,避免了 NMS 后处理,显著提升了速度。此外,YOLOv10 和 YOLO11 也引入了自注意力机制,...
RT-DETR 引入了 YOLO 的 RepNCSP 模块,以替代冗余的多尺度自注意力层,通过重新设计轻量化的混合编码器,实现了实时 DETR;而 YOLOv10 借鉴了 DETR 的匹配策略,通过训练额外的一对一检测头,对密集 anchor 预测进行自动筛选,避免了 NMS 后处理,显著提升了速度。此外,YOLOv10 和 YOLO11 也引入了自注意力机制,...
RT-DETR 引入了 YOLO 的 RepNCSP 模块,以替代冗余的多尺度自注意力层,通过重新设计轻量化的混合编码器,实现了实时 DETR;而 YOLOv10 借鉴了 DETR 的匹配策略,通过训练额外的一对一检测头,对密集 anchor 预测进行自动筛选,避免了 NMS 后处理,显著提升了速度。此外,YOLOv10 和 YOLO11 也引入了自注意力机制,...
简介:RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制 前言 这篇文章带来一个经典注意力模块的汇总,虽然有些模块已经发布很久了,但后续的注意力模块也都是在此基础之上进行改进的,对于初学者来说还是有必要去学习了解一下,以加深对模块,模型的理解。